Kommentar von Kevin Kline, SolarWinds Mit KI und AIOps ausufernde Datenmengen verstehen

Anbieter zum Thema

SolarWinds Software Germany GmbH

Fsas Technologies GmbH

Board Deutschland GmbH

QUNIS GmbH

Die Nadel im Heuhaufen – diese Metapher steht für eine erfolglose Suche und den damit einhergehenden Frust. Datenexperten stehen vor noch schwierigeren Aufgaben, denn es könnte eine Nadel im Heuhaufen sein oder sie kann zu jedem beliebigen Zeitpunkt dort auftauchen – auch an Stellen, an denen man bereits gesucht hat. Gleichzeitig wächst der Heuhaufen mit jeder Sekunde.

Datenexperten sind ständig auf der Suche nach Sicherheits- und Leistungsanomalien in ihren immer komplizierteren verteilten Datenbankumgebungen. Man bezeichnet das als „Feuerlösch-Modus“: Datenexperten sind so damit beschäftigt, notfallmäßig viele kleine Brände zu löschen, dass sie wenig Zeit haben, sich auf Innovationen zu konzentrieren oder neue Geschäftschancen zu erschließen. Sie haben zwar eine überwältigende Menge an Informationen zur Hand, aber ihnen fehlen die erforderlichen handlungsrelevanten Einblicke. Daten gehören zu den wertvollsten Assets eines Unternehmens, aber sie sind im Grunde nutzlos, wenn sie nicht effektiv eingesetzt, analysiert und angewendet werden können.

Die täglich produzierte Datenmenge ist schwindelerregend – und sie wächst immer weiter. Zum Vergleich: Zwischen 2019 und 2021 wurden mehr Daten erfasst als in der gesamten Menschheitsgeschichte. Zu alledem kommt die Frage, wo diese Daten aufbewahrt werden. Auch wenn moderne Multi-Cloud-Umgebungen viele Vorteile für Unternehmen bieten, kann es auch schwierig werden, sie zu verwalten und rechtliche Vorschriften einzuhalten. Die Umgebungen können die Agilität beeinträchtigen und es erschweren, schnell Aktualisierungen zu implementieren und Probleme zu beheben. Hinzu kommt: Unternehmen sind verantwortlich für mehr Daten als je zuvor, darunter potenziell sensible personenbezogene Informationen, und Bedrohungsakteure sind ständig auf der Pirsch und hoffen darauf, in den Besitz dieser Informationen zu kommen.

Es fehlt ein vollständiger Überblick

Selbst wenn IT-Teams über ein grundlegendes Monitoring verfügen, fehlt IT- und DevOps-Experten ein vollständiger Überblick über die Leistung und Integrität ihrer Anwendungen und Datenbankumgebungen, vor allem, wenn Kombinationen zwischen On-Premises-, Hybrid-, öffentlichen und privaten Clouds involviert sind. Mit diesen grundlegenden Monitoring-Systemen erlangt man bestenfalls eine fragmentierte, chaotische Übersicht über Unternehmens-IT-Systeme.

Wie kann also von ihnen erwartet werden, nicht nur diese explodierenden Datenmengen für ihre Unternehmen zu verwalten, sondern gleichzeitig Innovationen voranzutreiben, Burnout zu vermeiden und wichtige Sicherheits- und Compliance-Vorschriften einzuhalten? Zum Glück wird nicht mehr erwartet, dass Menschen diese Herausforderungen allein bewältigen. Heute gibt es wertvolle Verbündete in Form von Künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen (ML) und AIOps, die helfen, verteilte Datenbanken und Clouds in Schatzkammern voller nutzbarer Informationen zu verwandeln.

Durch die Nutzung von KI und ML können Unternehmen Abstürze und Ausfälle von Anwendungen und Systemen besser erkennen, prognostizieren und sogar verhindern. Dazu analysieren sie automatisch wichtige Leistungskennzahlen (KPI) und verbessern so das Endnutzererlebnis, steigern die Produktivität und stellen die Rentabilität sicher. Das zu erreichen ist heutzutage eine besondere Herausforderung, weil viele Unternehmen ihre Systeme auf mehreren Clouds betreiben und für ihre Arbeit Hunderte von Anwendungen nutzen. DevOps-Teams können mit diesen Technologien nicht nur sicherstellen, dass Anwendungen betriebsbereit bleiben, sondern auch Innovationen vorantreiben und kontinuierlich einen Mehrwert für das Unternehmen schaffen.

Vorteile von KI und ML auch auf höheren Ebenen

Durch AIOps lassen sich die Vorteile von KI und ML auch auf höheren Ebenen des Unternehmens realisieren. Man kann sich vorstellen, man hätte einen virtuellen Arbeiter, der autonom den Heuhaufen scannt, nach Anomalien sucht, die durchsuchten Bereiche dokumentiert und neu eintreffende Heuballen auf neue Nadeln durchsucht – oder insgesamt auf neue Bedrohungen. Das schafft Zeit für profitablere und produktivere Aufgaben. Oder, um es in Datenbankbegriffen zu sagen: Zeit um Entwicklungsteams und Business-Analysten zu unterstützen, Datenanalysten zu schulen, damit sie effizientere Abfragen schreiben können, oder zu helfen, neue und bessere Anwendungen zu entwickeln.

AIOps bringt diese Vorteile auch zu DataOps- und IT-Teams. AIOps ist ein relativ neuer Begriff. Forrester beschreibt AIOps als eine „Praxis, die menschliche und technologische Anwendungen von KI/ML, fortschrittliche Analysen und betriebliche Praktiken mit Geschäfts- und Betriebsdaten kombiniert“.

Unternehmen können mit AIOps-gestütztem Servicemanagement ihre Serviceprobleme schneller als je zuvor lösen, was den Arbeitsaufwand reduziert und den Druck auf die Endnutzer-Serviceteams verringert. Unternehmen, die AIOps nutzen, sind besser dafür gerüstet, Muster und Anomalien zu erkennen, die auf mögliche Probleme in einer IT-Umgebung hinweisen könnten. Man kann große Datenmengen korrelieren, um Problemursachen zu analysieren, Lösungsstrategien empfehlen und sogar viele Aufgaben automatisieren, die ansonsten die mühsamste Arbeit ausmachen. In Zeiten, in denen für Anwendungen gilt „langsam ist das neue ausgefallen“, zählt schließlich jede Sekunde.

Durchgehende Transparenz dank AIOps

Zusätzlich ermöglicht AIOps End-to-End-Transparenz unabhängig von der Infrastruktur eines Unternehmens oder davon, wo es sich auf dem Weg der digitalen Transformation befindet. Und nicht nur das: AIOps hilft Unternehmen, die wichtigen Schritte hin zu einer proaktiven Verwaltung digitaler Dienste zu gehen und auf einen autonomen Betrieb hinzuarbeiten, in dem nahezu keine menschliche Mitwirkung mehr nötig ist. Was auch besser vor menschlichen Fehlern schützt.

Wichtig ist bei alledem: AIOps ist kein Ersatz für all die Arbeit, die erledigt werden muss. Man sollte es stattdessen als Hilfe dafür betrachten, all die Informationen zu verstehen, die man unmöglich manuell durchgehen kann. Egal wie ausgereift das maschinelle Lernen noch werden wird: Es wird nie in der Lage sein, wie Menschen selbstständig zu „denken“. Es geht nicht nur darum, dass künstliche und menschliche Intelligenz zusammenarbeiten können, sondern auch darum, dass diese Kombination ein nahezu grenzenloses Potenzial auf jeder Ebene des Unternehmens freisetzt.

Für IT-Experten steht viel auf dem Spiel, und mit den ausufernden Datenmengen umgehen zu können ist eine Fähigkeit für sich. In den kommenden Jahren werden wir beobachten, dass Unternehmen IT-Experten den Vorrang geben, die KI-Tools effektiv nutzen können. Für alle großen Unternehmen, die auch in den nächsten Jahrzehnten noch wettbewerbsfähig bleiben möchten, ist es absolut unverzichtbar, diese wachsende Flut an Systeminformationen effektiv zu überwachen und zu analysieren.

(ID:49898873)